嵌入式春招临近，很多同学开始集中准备面试八股。对于嵌入式岗位来说，八股并不是单纯的记忆题库，而是一套围绕C语言、操作系统、硬件基础与项目经验构建的完整知识体系。准备是否系统，往往直接决定春招结果。本文从真实面试考察维度出发，整理一套完整的嵌入式春招八股准备思路，适合准备校招与提前批的同学参考。一、嵌入式春招主要岗位方向嵌入式岗位来源主要集中在以下几类企业：通信设备与ICT厂商：华为、中兴消费电子与智能硬件公司芯片与半导体企业无人机与机器人公司：大疆汽车电子与物联网公司不同公司业务不同，但校招面试的核心技术考察高度一致。嵌入式春招面试本质考察四部分：C语言基础操作系统与计算机基础嵌入式原理与硬件...

现在求职圈，实习早变成了数量竞赛，人均四五段大厂实习的分享，仿佛经历越多越稳。但这完全偏离了实习的核心价值 —— 它不是堆砌履历，而是低成本试错和验证适配度。对学生来说，1-2 段实习足够了，关键要搞懂两点：一是行业真实运转逻辑和 JD 描述的差距；二是岗位日常是成长还是消耗，值不值得深耕。反之，短期高频的实习反而会成减分项，容易给招聘方留下目标模糊、稳定性差的印象，最终也沉淀不下可迁移的能力。若一段实习只为简历多一行公司名，毫无含金量。说到底，实习不是焦虑的筹码，少而深远比多而浅更有价值。

在构建AI Agent（智能体）时，如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种：ReAct（推理+行动） 和 Planning & Extractor（规划+提取器）。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力，但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同，帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出，其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态（Reasoning），然后决定采取什么行动（Acting），如调用工具、查询知识库，之后根据行动结果再次推理，直至...